可信的是，底部有大容量的小正線正在慢慢向上推，但體積不大？

一隻小的看漲蠟燭在底部的蠟燭可能表明潛在的趨勢逆轉，表明儘管價格最小，但購買壓力的增加。

2025/06/29 16:57

了解底部大量的小正線

在分析加密貨幣交易中的燭台圖表時，底部有大量的小正線是一種通常引起交易者註意的模式。這種模式通常出現在下降趨勢之後，可能表明潛在的逆轉。關鍵特徵包括在支撐級附近形成的小單元蠟燭（正線），同時伴隨著異常高的交易量。

在較小的價​​格上漲期間，數量巨大的存在表明，即使價格還沒有顯著上漲，購買壓力也在增加。在加密貨幣市場的背景下，波動率很普遍並且情緒發揮著重要作用，這可能表明機構或經驗豐富的商人正在逐漸進入職位而不會觸發急劇的價格轉移。

在這種情況下，為什麼高音量很重要？

體積是確認任何燭台模式的有效性的關鍵因素。在這種情況下，伴隨小型積極線的大量體積表明買家的濃厚興趣。通常，在下降期間，隨著賣方失去動力，體積往往會減少。但是，當數量飆升儘管價格較小時，這意味著需求在地面下方積累。

在加密市場中，此類銷量激增可以由算法交易機器人，鯨魚活動或增加零售參與驅動。重要的是要注意，沒有重大價格轉移的大量數量可能表明賣家仍然活躍，但與買方不斷增長的興趣相匹配。這次拔河比賽可能會導致在潛在突破發生之前的整合階段。

解釋價格動作：俯臥撑緩慢而沒有強勁的跟進

在觀察到最初的高量的小正線之後，許多交易者在以下蠟燭中尋求確認。如果價格開始逐漸上漲，但數量並不始終如一，則會引發有關購買壓力強度的問題。

這種情況- 俯臥撑緩慢，體積減少- 可以通過多種方式來解釋。一方面，這可能反映出正在測試阻力水平而不承諾資本的買家中的謹慎樂觀情緒。另一方面，這也可能意味著較早的數量激增是暫時的，並不表示可持續的趨勢逆轉。

例如，如果Bitcoin在每日圖表上形成一個小綠色蠟燭，其音量的平均值是其平均值的兩倍，其次是幾天的側向運動，體積減少，則可能表明集會缺乏信念。交易者應監視隨後的蠟燭是否關閉關鍵阻力水平還是無法保持收益。

區分積累和分佈

解釋這種模式的挑戰之一在於區分積累和分佈。當智能貨幣或機構以低價購買資產時，就會累積。相反，當大型玩家將自己的股份出售給毫無戒心的零售投資者時，就會發生分銷。

為了區分兩者，交易者經常查看其他指標，例如訂單流，深度圖和鏈上指標。例如，如果鏈交易量隨著增加的交換流入而增加，則可能支持積累的想法。另外，如果鯨魚錢包在交換餘額上升時顯示出銷售的跡象，則可能指向分配。

另一個有用的工具是體積加權平均價格（VWAP） 。如果當前價格在初始數量峰值之後仍在VWAP上方，則可以加強看漲的案件。但是，未能停留在VWAP上可能表明，購買壓力不足以維持更高的價格。

分析和交易這種模式的實用步驟

如果您正在考慮基於此模式進行交易，請參閱以下一些可行的步驟：

• 確定設置：尋找一支小的看漲蠟燭，該蠟燭在下降趨勢之後形成，理想情況下是已知的支持水平。
• 確認音量尖峰：檢查此蠟燭期間的體積是否明顯高於過去20個時期的平均體積。
• 分析隨後的蠟燭：觀察接下來的幾支蠟燭的表現。它們是否顯示出更高的高點和更高的低點？數量是否維持此舉？
• 使用技術指標：應用移動平均，RSI和VWAP來評估勢頭和潛在的過多代價/超賣條件。
• 注意突破：請注意，價格是否超過了確認數量的關鍵阻力區域。

此外，監視訂單書和深度圖表可以提供實時見解，以了解是否形成了大型買入牆，或者是否有積極的銷售壓力略高於當前價格。

常見的陷阱以及如何避免它們

由於情感偏見或缺乏背景，許多交易者解釋這種模式時，陷入困境。一個常見的錯誤是假設一支具有大容量的蠟燭足以逆轉下降趨勢。實際上，趨勢不會在一夜之間發生變化，尤其是在經常進行操縱和假貨的加密貨幣市場中。

另一個陷阱是忽略更廣泛的市場狀況。即使特定的Altcoin顯示出這種模式，如果Bitcoin處於看跌期或宏觀經濟因素為負，則資產可能難以維持向上的動力。

交易者還應避免在峰值之後立即進行沖動的作品。取而代之的是，等待回調或重新支持可以提供更好的風險獎勵比率。使用止損訂單和位置大小可以進一步防止突然的逆轉或假信號。

常見問題

Q1：這種模式可以在看漲和看跌環境中出現嗎？

是的，類似的模式可以在不同的市場階段出現。頂部高體積的小蠟燭可能表明看跌逆轉的分佈或早期跡象。

問題2：在加密貨幣市場中，數量作為指標的可靠性如何？

雖然音量是一種強大的工具，但由於洗滌交易或在某些交流上進行欺騙，有時可能會產生誤導。始終與受信任的平台交叉引用或使用調整後的音量指標。

問題3：我應該孤立地交易這種模式還是將其與其他策略相結合？

通常建議將這種模式與其他技術工具和基本分析相結合，以提高準確性並減少虛假信號。

問題4：哪些時間範圍最適合識別此模式？

與較低的時間表相比，每日和4小時的圖表傾向於提供更可靠的信號。更高的時間範圍過濾噪音，並對機構行為提供更清晰的見解。